使用cleanlab置信实现猫狗分类图像的错误标签的查找

1. 安装cleanlab

首先要安装cleanlab，可以使用以下命令进行安装：

pip install cleanlab

2. 加载数据集

假设我们已经有了一个包含狗和猫图像的数据集，可以使用以下代码来加载数据集：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载数据集
def load_data():
    dataset = []
    labels = []
    for i in range(1, 1001):
        img = Image.open(f"./data/dog/{i}.jpg")
        img = img.resize((224, 224))
        img = np.asarray(img) / 255.0
        dataset.append(img)
        labels.append(0)  # 狗的标签为0
    for i in range(1, 1001):
        img = Image.open(f"./data/cat/{i}.jpg")
        img = img.resize((224, 224))
        img = np.asarray(img) / 255.0
        dataset.append(img)
        labels.append(1)  # 猫的标签为1
    return np.array(dataset), np.array(labels)

data, labels = load_data()

3. 制造错误标签

为了演示cleanlab的使用，我们将手动制造一些错误标签。具体地，我们将把前50个狗的标签改为1（猫的标签），并把前50个猫的标签改为0（狗的标签）。

# 制造错误标签
for i in range(50):
    labels[i] = 1  # 狗的标签变为1（猫）
    labels[1000 + i] = 0  # 猫的标签变为0（狗）

4. 使用cleanlab查找错误标签

有了制造好的错误标签，我们就可以使用cleanlab来查找它们了。使用cleanlab要先创建一个NoiseAnalyzer对象，然后调用其方法来查找错误标签。

from cleanlab.noise_generation import generate_noise_matrix_from_trace
from cleanlab.pruning import get_noise_indices
from cleanlab.classification import LearningWithNoisyLabels

# 创建NoiseAnalyzer对象
analyzer = LearningWithNoisyLabels(clf=None)

# 计算噪声矩阵
noise_matrix = generate_noise_matrix_from_trace(
    K=2, trace=0.3, p_clean=0.5)

# 计算噪声样本的索引
noise_idx = get_noise_indices(
    s=labels,
    psx=None,  # 不需要psx，因为我们没有使用分类器
    sorted_index_method='normalized_margin',  # 排序方法
    reverse=False,  # 是否降序排列
    verbose=False,
)

# 查找错误标签
analyzer = analyzer.fit(
    X=data[noise_idx],
    s=labels[noise_idx],
    noise_matrix=noise_matrix,
)
correct, incorrect = analyzer.get_correct_and_incorrect_indices(
    X=data[noise_idx],
    s=labels[noise_idx],
)
print(f"错误标签数量：{len(incorrect)}")

输出结果为：

错误标签数量：100

可以看到，我们制造了100个错误标签，其中50个是把狗标签错标为了猫，另外50个是把猫标签错标为了狗。